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Métodos de decomposição
Tópicos em Economia do TrabalhoProf.: Danielle Carusi Machado
Aula 28 de abril de 2015
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Objetivos dos métodos de decomposição
• Organizar a evidência empírica sobre as variações num dado resultado de um dado sistema.
• Relacionar as variações com concomitantes variações nas características dos componentes do sistema.
• A idéia básica subjacente a estas técnicas é o fato de que o resultado de um sistema varia se, e somente se, a(s) característica(s) de algum(ns) de seus componentes varia(m).
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Objetivos dos métodos de decomposição
• Método contábil
• Permite determinar que parcela das variações empiricamente observadas no resultado do sistema advém de concomitantes variações em cada uma das características dos componentes que formam este sistema.
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Objetivos dos métodos de decomposição
• Explicar desigualdade de renda ao longo do tempo
• Explicar desigualdades salariais entre grupos (sexo e cor).
• Artigos seminais da literatura: Oaxaca (1973) e Blinder (1973)
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Método de decomposição Oaxaca Blinder
• Para os autores, a diferença salarial média é explicada pela soma de dois componentes: a) diferença na média dos atributos específicos de
cada grupo; b) diferença na taxa de retorno ou produtividade
destes atributos.
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Oaxaca Blinder
• Decomposição pela diferença em média de produtos para dois grupos A e B
• Esta diferença pode ser dividida em 2 termos:- termo explicado pelas covariadas (efeito composição ou
atributos) - termo não explicado (efeito “estrutura de salário” ou
retorno dos atributos)
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• Decomposição agregada:
• Decomposição detalhada: efeito composição e efeito estrutura de salário aliado a cada covariada :
• Para a decomposição agregada, podemos ir além da MÉDIA:- Variância: decomposição WITHIN-BETWEEN- Quantis (Juhn, Murphy e Pierce, 1991; Machado e Mata, 2005)- Gini e Theil (Dinardo, Fortin e Lemieux, 1996)
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Pressupostos
1) Grupos devem ser mutuamente exclusivos;2) Forma estrutural: ; 3) Suporte comum: cada indivíduo no grupo A tem um
correspondente no grupo B;
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Tratando o contrafactual
• Sob o suposto de linearidade aditiva, podemos separar a forma estrutural no termo observável e no termo não observável:
• Para o contrafactual do grupo B com retorno a não observáveis vindo do grupo A:
• JMP (1991) sugerem a imputação residual: substituir o segundo termo acima pelo resíduo da distribuição de A para construir o contrafactual de B.
(características de B e estrutura de salários de A)
Problema: como imputar resíduos condicionais a X?
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• Machado e Mata (2005): propõem o uso de regressões quantílicas condicionais para permitir retornos diferentes para observáveis que variam ao longo da distribuição condicional de salários.
• DiNardo, Fortin, Lemieux (1996): propõem o uso de um fator de ponderação entre as distribuições de A e B.
(o contrafactual de B é uma versão reponderada da distribuição de A)
• Firpo, Fortin, Lemieux (2009): usam regressões quantílicas incondicionais - RIF (path independence)
Tratando o contrafactual
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Salário Mínimo e desigualdade no Brasil entre 1981 – 1999: uma abordagem semiparamétrica
Menezes – Filho e Rodrigues, RBE (2009)
• Avalia o impacto do salário mínimo sobre toda densidade salarial sem impor uma relação funcional entre as variáveis.
• Qual seria a distribuição salarial em 1988 se o salário mínimo fosse o mesmo observado em 1981?
• Abordagem semiparamétrica DiNardo et al. (1996). Labor market institutions and the distribution of wages: 1973-1992 a semi parametric approach . Econometrica, 64: 1001-1044.
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Salário Mínimo e desigualdade no Brasil entre 1981 – 1999: uma abordagem semiparamétrica
• Cinco fatores explicativos:1. Variações do salário mínimo real2. Mudança do grau de sindicalização3. Mudança no nível de escolaridade dos trabalhadores4. Mudança características individuais (sexo, idade...)5. resíduos
• Decompõe a diferença entre as distribuições nos períodos considerados pelos 5 fatores acima.
• Peso relativo de cada um dos fatores sobre os salários.
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Salário Mínimo e desigualdade no Brasil entre 1981 – 1999: uma abordagem semiparamétrica
1981 – 1988• Com relação aos efeitos do salário mínimo, para todos os índices
de desigualdade, as diferenças entre as medidas de 1988 e as medidas do contrafactual associado ao salário mínimo são sempre positivas.
• Se em 1988 o salário mínimo real fosse igual ao de 1981, isto é, se ele tivesse sido maior que o observado em 1988, a desigualdade salarial teria sido menor do que a que prevaleceu em 1988.
• A queda do mínimo em termos reais - aumento da dispersão salarial.
• Quando inverte a ordem da decomposição o efeito do SM cai.
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Salário Mínimo e desigualdade no Brasil entre 1981 – 1999: uma abordagem semiparamétrica
1981 – 1988• Com relação à educação (efeito composição), houve aumento
da desigualdade no período. • Se a escolaridade em 1988 fosse a mesma de 1981 (menor
média e menos dispersão): desigualdade seria menor.• Efeitos das demais características individuais são pequenos. • Efeitos ficam grandes quando a ordem é invertida.• Características individuais tem pouca influência quando são
consideradas isoladamente (sem educação).Resultados 1988-99: similares, mais desigualdade cai.
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Salário Mínimo e desigualdade no Brasil entre 1981 – 1999: uma abordagem semiparamétrica
Olhando a distribuição como um todo:
• Dispersão é maior em 1988• As distribuições apresentam um pico em torno dos respectivos salários mínimos.• A densidade das mulheres é mais concentrada em torno do mínimo que a dos
homens (maior impacto do SM).
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Salário Mínimo e desigualdade no Brasil entre 1981 – 1999: uma abordagem semiparamétrica
Olhando a distribuição como um todo:
• Efeito do salário mínimo: a distribuição anda para a direita, reduz a massa de pessoas na cauda inferior.
• Efeito é maior para as mulheres e para os valores próximos do SM.
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Salário Mínimo e desigualdade no Brasil entre 1981 – 1999: uma abordagem semiparamétrica
Olhando a distribuição como um todo:
• Quanto à educação, notamos que, para homens e mulheres, o efeito é o de engordar um pouco a cauda inferior, aumentar um pouco a concentração em torno da moda e achatar um pouco a cauda superior, como se a densidade fosse empurrada para a esquerda (diminuindo a média) e tivesse sua dispersão reduzida.
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Counterfactual decomposition of changes in wage distributions using quantile regressions
Machado e Mata. Journal of Applied Econometrics, 2005
• Estimam a densidade salarial que prevaleceria em 1995 se a distribuição da educação fosse a de 1986 e as outras covariadas de 1995.
• Regressão quantílica: captura o impacto de mudanças das covariadas sobre a distribuição salarial condicional.
• Regressão: impacto sobre a média da distribuição salarial condicional.
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Counterfactual decomposition of changes in wage distributions using quantile regressions
Machado e Mata. Journal of Applied Econometrics, 2005
• Estratégia empírica parecida com DiNardo et al (1996).– Usam modelo paramétrico para a distribuição
condicional dos quantis.– Identificação das mudanças da densidade salarial
que não são explicadas por mudanças na distribuição das covariadas (mudanças nos coeficientes das regressões quantílicas)
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Counterfactual decomposition of changes in wage distributions using quantile regressions
Machado e Mata. Journal of Applied Econometrics, 2005
• Dados: amostra de 5000 trabalhadores empregados em Portugal.• Crescimento da desigualdade: crescimento foi maior no topo da
distribuição.• 1986: entrada de Portugal na União Européia.
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Counterfactual decomposition of changes in wage distributions using quantile regressions
Machado e Mata. Journal of Applied Econometrics, 2005
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Counterfactual decomposition of changes in wage distributions using quantile regressions
Machado e Mata. Journal of Applied Econometrics, 2005
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Uma aplicação do DFL (1996)
Os efeitos distributivos do salário mínimo no mercado de trabalho brasileiro no período 2002-2008: enfoque a partir de distribuições contrafactuais
Henrique Dantas Neder e Rosana Ribeiro (2010)PPE v.40, n. 3
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Introdução
• Objetivo: investigar a contribuição do SM para o processo de desconcentração dos rendimentos do trabalho entre 2002 e 2008.
• Dados: PNAD 2002 e 2008.• Método: DiNardo, Fortin e Lemieux (1996).• Grupo de análise: Brasil urbano, trabalhadores com
renda positiva entre 15 e 71 anos que trabalharam pelo menos 40 horas semanais.
• Variáveis causais: SM, grau de formalidade, atributos pessoais (experiência, escolaridade, cor, grupos ocupacionais e ramos de atividade).
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Metodologia
• Partindo de uma distribuição conjunta de um vetor de observações individuais F(w,z,t) onde w é salário, z são os atributos individuais e t é o tempo, e tomando mt=SM:
• Para estimar funções de densidade contrafactuais é necessária a combinação de diferentes períodos de tempo.
Densidade de salários
Densidade de salários efetiva em 2002
Densidade de salários contrafactual em 2002 com Z de 2008
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Metodologia
• Sob a hipótese de que a estrutura de salários de 2002 não depende da distribuição de atributos, construímos o contrafactual:
• Os autores propõem um fator de reponderação que utiliza os atributos dos 2 anos:
onde
A diferença entre a função densidade efetiva de 2002 e a função contrafactual corresponde ao efeito das mudanças na distribuição de atributos.
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Hipóteses para o SM
• O salário mínimo não tem efeitos de spillover na distribuição de salários acima do SM: alterações exatas de SM só ocorrem entre m0 e m1 .
• A forma da densidade condicional dos salários reais menores que SM depende somente do valor real do SM para salários abaixo de m0 os ajustes são proporcionais
• O SM não tem efeito sobre a probabilidade de se obter uma ocupação (SM exógeno).
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Contrafactual para SM
• Somente a parte onde w<=m1 é afetada pela variação do SM:
onde .
• O cálculo da probabilidade de estar na data t, dados certos atributos z e um w<=m1 é obtido por meio de um modelo PROBIT.
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Resultados (ordem direta)
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Resultados
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Resultados (ordem inversa)
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Conclusão
• SM tem efeito desconcentrador, sobretudo na ordem direta, mas também na ordem inversa;
• Efeito é maior para região Nordeste;• Atributos e resíduos têm efeito concentrador;• Formalização depende se a ordem é direta ou inversa:
correlação com SM;• O método é path dependence: a ordem em que se faz a
decomposição faz diferença nos resultados.